tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp

#include <training_ops.h>

Aggiorna '*var' secondo l'algoritmo RMSProp.

Riepilogo

Si noti che nell'implementazione densa di questo algoritmo, ms e mom si aggiorneranno anche se il gradiente è zero, mentre in questa implementazione sparsa, ms e mom non si aggiorneranno nelle iterazioni in cui il gradiente è zero.

media_quadrato = decadimento * media_quadrato + (1-decadimento) * gradiente ** 2 Delta = tasso_di_apprendimento * gradiente / sqrt(media_quadrato + epsilon)

ms <- rho * ms_{t-1} + (1-rho) * grad * grad mom <- momentum * mom_{t-1} + lr * grad / sqrt(ms + epsilon) var <- var - mom

Argomentazioni:

  • ambito: un oggetto Scope
  • var: Dovrebbe provenire da una Variable().
  • ms: Dovrebbe provenire da una variabile().
  • mamma: Dovrebbe provenire da una Variabile().
  • lr: Fattore di scala. Deve essere uno scalare.
  • rho: Tasso di decadimento. Deve essere uno scalare.
  • epsilon: termine di cresta. Deve essere uno scalare.
  • grad: Il gradiente.
  • indici: Un vettore di indici nella prima dimensione di var, ms e mom.

Attributi opzionali (vedere Attrs ):

  • use_locking: Se True , l'aggiornamento dei tensori var, ms e mom è protetto da un blocco; altrimenti il ​​comportamento non è definito, ma potrebbe presentare una minore contesa.

Resi:

Costruttori e distruttori

ResourceSparseApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices)
ResourceSparseApplyRMSProp (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input var, :: tensorflow::Input ms, :: tensorflow::Input mom, :: tensorflow::Input lr, :: tensorflow::Input rho, :: tensorflow::Input momentum, :: tensorflow::Input epsilon, :: tensorflow::Input grad, :: tensorflow::Input indices, const ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs)

attributi pubblici

operation

Funzioni pubbliche

operator::tensorflow::Operation () const

Funzioni statiche pubbliche

UseLocking (bool x)

Strutture

tensorflow::ops::ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs

Impostatori di attributi opzionali per ResourceSparseApplyRMSProp .

attributi pubblici

operazione

Operation operation

Funzioni pubbliche

ResourceSparseApplyRMSProp

 ResourceSparseApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input ms,
  ::tensorflow::Input mom,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input momentum,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices
)

ResourceSparseApplyRMSProp

 ResourceSparseApplyRMSProp(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input ms,
  ::tensorflow::Input mom,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input rho,
  ::tensorflow::Input momentum,
  ::tensorflow::Input epsilon,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  const ResourceSparseApplyRMSProp::Attrs & attrs
)

operatore::tensorflow::Operazione

 operator::tensorflow::Operation() const 

Funzioni statiche pubbliche

UseLocking

Attrs UseLocking(
  bool x
)